'Çiftçiler üründe yaşadığı sıkıntıyı mobil ya da uygulama üzerinden öğrenebilecek'

TBMM Yapay Zeka Araştırma Komisyonu AK Parti Eskişehir Milletvekili Fatih Dönmez başkanlığında toplandı. Komisyon toplantısının açılışında konuşan Dönmez, "Komisyonumuzda tematik konular işledik. Hukuk ve yapay zeka, etik, sağlık ve eğitim gibi önemli tematik konularla yapay zekayı enine boyuna ele almıştık. Yine, geçtiğimiz hafta da 4 danışmanlık şirketinden yapay zeka alanındaki tespit ve önerileri dinledik ve Türkiye'de yapay zeka ekosistemi için gerekli adımlar nasıl atılmalı, yatırım ortamı nasıl iyileştirilebilir, bunları da yine detaylı bir şekilde dinlemiştik. Daha önce de ifade ettiğim gibi, Araştırma Komisyonumuz bu çalışmalarını zirveyle sonlandırmayı düşünüyor. Meclis Başkanımızla biraz önce tekrar gözden geçirdik programı, inşallah 8 Mayıs’ta bir tam günlük 5 panelle birlikte, 'Veriden Karara Yapay Zeka' başlığıyla bir zirve yapmayı planlıyoruz" ifadelerini kullandı.

'TARIM BİLGİ SİSTEMLİ DİJİTAL MODELİN HAYATA GEÇİRİLMESİ PLANLANIYOR'

Ardından Tarım ve Orman Bakanlığı Bilgi Teknolojileri Genel Müdür Yardımcısı Yasin Hakkı Kocaman, komisyon üyelerine sunum yaptı. Kocaman, Türkiye'de yaşlanan bir tarım nüfusu olduğunu, iklim değişikliği ve çölleşme gibi tehditler nedeniyle yapay zeka teknolojisinin kullanılmasının bir zorunluluk olduğunu söyledi. Kocaman, "Bakanlığın bu teknolojiye yaklaşımına ilişkin hedeften bahsedersek, siber mukavemeti ve bilişim altyapısı sağlam, yapay zeka ve uzaktan algılama destekli, bütünleşik ve entegrasyonun olduğu ve Bakanlık işletme bazlı tarım bilgi sistemli dijital modelin hayata geçirilmesi planlanıyor" diye konuştu.

'UYDU İŞLEMLERİYLE ÜRÜN SINIF HARİTASI ORTAYA ÇIKIYOR'

Kocaman, coğrafi bilgi sistemleri ve uzaktan algılama teknolojilerinin ön plana çıktığını belirtti ve uydu görüntüleriyle yapılan işlemlerden bahsetti. Kocaman, "Bu uydu işlemleri sayesinde ürün sınıf haritasının ortaya çıkıyor. Yani insan gözünün gördüğünden farklı ve bunlar arazi örtüsünün ve ürün deseninin tespitini sağlıyor. Ya, bunlar hani çiftçi beyanlarının kontrolünde yardımcı olacak stratejik planlamanızda, planlı üretimde, sözleşmeli üretimde, hepsinde yapılacak işlemleri yapıyor. Aynı şekilde su kütlelerinin, ormanların güncel durumu, orman yangınlarında da benzer şekilde kullanımı söz konusu. Dolayısıyla, hedef olan teknoloji, önemli kısmı bu, tarım indisi, normalize edilmiş farklı bitki örtüsü, bitkinin klorofil miktarı üzerinden hesap yapılıyor. Benzer şekilde bunların kullanılarak bir çalışmaların gerçekleştirilmesi gerekli. Tabii, bu uydu görüntüleri de tek bir an değil, tüm bir yıl boyunca farklı farklı görüntülerin hepsinin kullanımıyla bir resim ortaya çıkarıyor bize. Dolayısıyla, farklı zamanlar içerisinde tespit etmemiz lazım. Bu çalışmalara örnek verirsek de bunlardan bir tanesi kanun değişikliğiyle işlenmeyen arazilerin kiralanması hususu söz konusu. Geçen yıl ilk yılıydı bu uygulamanın ve biz tespitlerimizi makine öğrenmesiyle yaptık" değerlendirmesinde bulundu.

'YAPAY ZEKANIN YAYGINLAŞMASINI SAĞLAYACAK BİR SÜREÇ İŞLETECEĞİZ'

Tarım Bakanlığının yıl sonuna kadar Yapay Zeka Strateji Belgesi oluşturacağını söyleyen Kocaman, Tarım Bilgi Sistemi, Hayvan Bilgi Sistemi ve Coğrafi Bilgi Sistemlerinin yenilenmesi ve siber mukavemeti ve yapay zekanın kullanılacağını aktardı. Yapay zekanın kullanımıyla birlikte verimlilik artışını öngördüklerini söyleyen Kocaman, "Elbette bir maliyet- zaman tasarrufu ve daha da önemlisi, iklim değişikliği etrafındaki tüm tartışmaların sonuç noktası olan riskli durumların hepsinin yönetimi, erken uyarı ve sürdürülebilir üretim için; bunların hepsi sayesinde çevreci, sürdürülebilir bir tarımın mümkün olacağını düşünüyoruz. Bu kapsamda, Dünya Bankası Projesi'nin bir alt bileşeni olan, 'İklim Akıllı Tarım Teknolojilerinin Uygulamalarının Benimsenmesinin Teşvik Edilmesi' diye bir projemiz var. Bu kapsamda, çiftçilere, doğrudan son kullanıcıya, çiftçi örgütlerine, küçük ve orta ölçekli tarım işletmelerine akıllı tarım teknolojilerinin benimsenmesinin kullanımını sağlayacak şekilde yapıyoruz, tabii bu da hani örgütler üzerinden olacak. Burada karlılığı artırmak, olumsuz çevresel etkileri azaltmak gibi bir şey var ama genel olarak yani akıllı tarımın yaygınlaşmasını, bir anlamda yapay zekanın yaygınlaşmasını sağlayacak bir süreç işleteceğiz. Hibe desteği yapacağız, doğrudan 40 milyon dolarlık bir bütçemiz var, yüzde 75 hibe oranında bir hibe desteği gerçekleştireceğiz. Akıllı sulama sistemleri veya 'dron' ve uydu tabanlı tarla analizi, biraz önce detaylı anlattık zaten bunu, aktif olarak yapıyoruz zaten dikili alanlar için, CORINE için ya da diğer çalışmalarımız için, ürün desen tespiti için özellikle bunu yapıyoruz beyanların tespiti için. Tarım robotları, otonom robotlar; bunların yapabileceği birçok faaliyet var. Yabani ot temizlemeden bilgisayarlı görüyü kullanarak bitki ayırt edilesi için birçok faaliyet gerçekleşir. Burada, maliyetin, iş gücünün azalması, otomasyonun artması gibi bir fayda ortaya çıkacak" dedi.

'CİDDİ İLERLEMEMİZ VAR'

Kocaman, Süne Tahmin Uyarı Sistemi aracılığıyla zararlı hayvanların ekinlere verdiği zararların önceden tespit edildiğini ve ilaçlamaların yapılmasının sağlandığını belirtti. Bazı meyve türlerinde hastalıklarının önceden tespit edilebilmesi için çalışma yaptıklarını ifade eden Kocaman, "Bir çiftçinin, herhangi bir ürününün fotoğrafını çekip, 'Ya, buradaki sıkıntı neymiş?' diye sorup doğrudan cevap alabileceği, mobil ya da web uygulamasıyla hastalığı tespit edebileceği, bir nevi kendi hani o sürecini hızlandıracağı altyapı için çalışmalar yapıyoruz, burada da ciddi bir ilerlememiz var. Bu projeyle, burada sayılan ürünlerde ekonomik zarara neden olacak zararlıların, hastalıkların önceden tespiti yine computer vision görüntü işlemeyle mümkün" ifadelerini kullandı.

'YAPAY ZEKA DESTEKLİ SULAMA SİSTEMLERİNİ GENİŞLETECEĞİZ'

Ardından Devlet Su İşeri Genel Müdür Yardımcısı Cengiz Han Kılıçaslan söz aldı. Kılıçaslan, yapay zeka uygulamasıyla Muğla Bayırköy ile Afyonkarahisar Selevir sulama alanında kullanılan online yönetim sisteminin Adana Yedigöze Barajı sulamasında kullanıldığını belirterek, "Buradaki kaynaktaki su miktarının tespiti, ülke genelindeki yıllık ürün arzının belirlenmesi ki bunu yine Tarım Bakanlığımızın diğer birimleriyle veri alışverişini sağlar şekilde yürütüyoruz. Buradaki önemli olan husus şu ki: Toprak nem sensörüyle bitki su ihtiyacının tespiti, aynı zamanda radarlardan gelen meteorolojik verilerin de değerlendirilmesiyle bitkiye su verilmesinin sağlanması. Bu şekilde yürüterek minimum suyla maksimum verimi almayı çünkü yaklaşık yüzde 65 su verimi, yüzde 15 de ürün verim artışı sağlanmıştır. Bu sistemi yaygınlaştırmayla alakalı da bu yıl içerisinde yedi bölgemizde 20 adet sulamada yapacağımız yerlerle yapay zeka destekli sulama sistemlerimizi genişletmeyi biraz daha tabana yaymayı hedefliyoruz" diye konuştu.

'YANGIN KARAR SİSTEMİ, YANGININ NASIL İLERLEYECEĞİNİ SÖYLÜYOR'

Orman Genel Müdürlüğü Şube Müdürü Hasan Murat Ersöz ise teknoloji, iş gücü veya mücadele araçlarının artmasına rağmen orman yangınlarının da arttığını söyledi. Ersöz, "Son dönemlerde özellikle yapay zeka algoritmalarının gelişmesiyle teknolojide çok sayıda ilerlemeler kaydettik. En büyük ilerlemelerimizden biri ve bizim en çok güvendiğimiz yazılımlardan biri Yangın Karar Destek Sistemi. Bu, bizim yangın verilerimizle beraber Türkiye'deki tüm yangın verilerini tutan, istatistiklerini sağlayan, tüm altyapıyla üzerindeki yapay zeka algoritmalarını kullanarak geliştirilmiş bir yazılım. Burada, Yangın Karar Destek Sistemi'nin 1'inci modülünde bulunduğu coğrafyaya göre yani yangın çıkan noktanın bulunduğu coğrafyaya göre yangın tahmini modülü. Orman yangınları çıktığı zaman ilk baktığımız yer burası ve yangın çıkış sebebine göre hazırlıklarımızı yaptığımız bir modül. 2'ncisi, yangın yayılma modeli. Yangın yayılma modeli orman yangınlarının ileriki saatlerde, ileriki dönemlerde nasıl davranacağını gösteren bir model. Bu nasıl oluşuyor? Bir, meteorolojik şartlar, coğrafya bilgisi ve bunların örtüştüğü orman bitki örtüsü. Eğer bir yerde yangın varsa nasıl davranacağını bilirsek ve önlemlerini alırsak bize efektif bir mücadele kaynağı sağlıyor. Örneğin, bir yangın yayılma modelinde yangın çıktı, 2 saat sonra ne olacağını tahmin edebiliyorsak ona göre gücümüzü kullanmamız daha efektif olacaktır. Yani biz burada aslında orantısız güç kullanmanın önüne geçiyoruz. Bazı ufak yangınlara çok sayıda güç harcayacağımıza yazılım bize diyor ki, 'Bu yangının gidebileceği yer burası, ona göre mücadelenizi sağlayın' diyor" dedi.

'YAPAY ZEKANIN BİZE EN BÜYÜK FAYDASI İHA'LARLA YANGIN TESPİTİ'

Orman gözetleme kulelerinde bulunan sistemlere yapay zeka desteği sağladıklarını söyleyen Ersöz, şu ifadeleri kullandı:

"Bunun ne faydası var? Eskiden duman algılamada her dumana uyarı veriyordu bu kameralar 2007 yılında başladığımızda. 2014 yılından sonra biz yazılımları geliştirdikçe hata oranını minimuma indirdik. Şimdi, orman içinde ateş kaynaklı bir duman olmadıkça bize uyarı vermiyor. Eskiden ama her şeye uyarı veriyordu çünkü görüntü analiz ediliyordu ama şimdi, makine öğrenmesiyle bu bölgede çıkan bir yangının coğrafi koşullarına bakıyor, diyor ki, 'Burada bir ağacın yanması olası değildir çünkü ya bir arazidir ya bir boşluktur veya başka bir kaynaktan çıkıyor ya da duman değildir.' Şimdiki orman yangın gözetleme kulelerinde kullandığımız kameralar hem termal özellikle hem yapay zeka destekli algoritmalarla çalışan ve hatayı minimuma indiren kameralarımız ve kamera yazılımlarımızla yangın gözetleme kulelerinden gördüğü alanındaki dumanın kaynağının nerede olduğunu, koordinatlı şeklinde tüm birimlerimize iletiyor ve o bölgeye tüm müdahalelerimizi yapabiliyoruz. Belki de yapay zekanın bize en büyük faydası İHA'larla yangın tespiti ve İHA'ları bütün orman yangınlarına hassas bölgelerde kullanmamız. Özellikle yaz aylarında, kritik günlerde bir dakikada 3 milyon hektarı biz İHA'larla tarayabiliyoruz. Bir yangın gözetleme kulesinin tarayabileceği en iyi hektar alanı 50 bin hektar. 2019 yılından sonra şu an envanterimizde mevcut 10 adet İHA, 2 tane VTOL, 2 tane de rezerv İHA'mız var, yangına hassas zamanlarda tüm yangına hassas bölgeleri tarıyoruz ve yangın tespit edildikten sonra, yangın büyüdükten sonra da orman yangınlarını yönetmede İHA'ları kullanıyoruz."

'ULUSAL VERİ STRATEJİSİNİN OLMASI GEREKTİĞİNİ DÜŞÜNÜYORUZ'

TBMM Yapay Zeka Araştırma Komisyon toplantısı, milletvekillerinin sorularıyla devam etti. Devlet Su İşleri Genel Müdür Yardımcısı Cengiz Han Kılıçaslan, yapay zekanın hava durumları tahminleri ile ilgili etkisine dair, "10 günlük tahminleri biz özellikle kısa vadedeki taşkınların tahmini ve onunla ilgili tedbirlerle ilgili çalışıyoruz. Bir de sulama sezonu başladıktan sonra bir kuraklık var mı veya önümüzde yağmur var mı? Bununla alakalı suyu daha etkin ve verimli kullanabilmek için kullanıyoruz ve günlük olarak üretip tüm birimlerimize dağıtıyoruz. Ancak uzun vadeli olarak barajları işletmek için uyguladığımız tahmin modelinde ise Meteoroloji Genel Müdürlüğümüzden o kısa vadelileri alıp kendi içimizde tekrar işletiyoruz. Uzun vadeli 15 aya kadar tahmin yapıyoruz ve bu tahminlerimizi aylık olarak yapıyoruz, aylık olarak yeniden güncelliyoruz. Bu 15 aylık yapma nedenimiz de şu, oradaki barajlarımızda önümüzdeki yıl eğer kurak bir yıl geçecekse oradaki suyu daha etkin ve verimli kullanabilmek, daha sulu bir mevsim bizi bekliyorsa oradaki suyun taşkın riskinden dolayı bertarafını sağlayıp enerji vesaire diğer sektörlerde daha etkin olarak kullanabilmektir. Bu verilerde yüzde 95'e kadar isabet oranımız var" ifadelerini kullandı.

'METEOROLJİK VERİLERİ YAPAY ZEKA DESTEKLİ ATHOM MODELİYLE TAKİP EDİYORUZ'

Tarım Reformu Genel Müdürlüğü Tarım Teknolojileri ve Mekanizasyon Daire Başkanı Mustafa Gezici Türkiye'nin dijital tarıma uyum konusunda Avrupa Birliği ile uyum içerisinde olduğunu ve 7 bin 800 çiftçinin insansız traktör kullandığını ekledi. Orman Genel Müdürlüğü Şube Müdürü Hasan Murat Ersöz ise orman yangınlarını, İHA ile 2 dakika, kulelerden 5 dakika, uydular aracılığı ise 10 dakika içerisinde tespit edildiğini söyledi. Devlet Su İşleri Genel Müdür Yardımcısı Cengiz Han Kılıçaslan zirai don olayı ile ilgili ise, "Biz meteorolojik verileri yapay zeka destekli olarak ATHOM Modeli'yle takip ediyoruz. Ancak meteorolojiyle ilgili veri bire bir suyla alakalı ve kurumumuzla ilgili olduğu için biz bunları takip ediyoruz ama zirai donla ilgili uyarılarda zaten Meteoroloji Genel Müdürlüğümüz, hangi sürelerle hangi bölgelerde hangi derecelere düşeceğiyle ilgili bilgi veriyor, biz bunları yine paylaşıyoruz. Genelde Meteoroloji Genel Müdürlüğünün verilerini paylaşıyoruz" diye konuştu.

'KAMUSAL VERİLERİN ENTEGRASYONU SAĞLANACAK'

Tarım ve Orman Bakanlığı'nın ardından Türkiye İstatistik Kurumu (TÜİK) Başkan Yardımcısı Tuğba Değirmenci sunumuna başladı. Değirmenci, Türkiye'nin doğru bir veri stratejisi oluşturmakta eksik olduğunu ifade etti ve veri mesuliyet sisteminin kurulması gerektiğini aktardı. Değirmenci, "Ulusal veri yönetişimiyle esasında biz ne kazanacağız? Şimdi, roller ve sorumluluklar çok net bir şekilde belli olacak. Tabii ki bazı mevzuatlarda bunlar çok belli; mesela, hangi bakanlıkların hangi verileri derleyebileceği. Mesela, 5429 sayılı Kanun'la, TÜİK istediği veriyi istediği otoriteden, belirli şartlar altında, gizliliğini ve güvenliğini tesis etmiş şekilde alma hakkına sahip fakat bazen ne yazık ki kanunlar birbiriyle çarpışıyor, başka bir mevzuatta, 'Veremem' ifadesi sizin mevzuatınızda, 'Alırım' ifadesiyle çelişebiliyor. O yüzden, bunların tamamını doğru bir şekilde yönetebilecek bir roller, sorumluluklar matrisinin belli olması, zannediyorum akışları çok daha hızlandıracak. Bizim kendi penceremizden baktığımız zaman, güvenilir istatistikler ve daha etkin karar sistemleri daha iyi bir veri yönetişimiyle mevcut olabilecek. Veri odaklı yeni yeteneklerin geliştirilmesi çünkü artık daha doğru, daha entegre, birbiriyle konuşan veriler elinizde, veri havuzları elinizde olacak ve bundan daha iyi yetenekler geliştirebileceksiniz. Tabii ki en nihayetinde kamusal verilerin entegrasyonu sağlanacak. Şimdi, biz kendi içimizde, bakanlıklar kendi içerisinde karar destek sistemleri üretmeye çalışıyorlar" dedi.

'KAMU VERİ ALANI PROTOPİMİZİ SUNACAĞIZ'

Değirmenci, Türkiye'nin dijitalleşme de dünyanın önde gelen ülkelerden biri olduğunu kaydederek, "Bizce veri entegrasyonunda da aynı durumda olabiliriz, yeter ki bir sistemden başlayalım ve bunu yavaş yavaş genişletelim. Mesela, Ulusal Yapay Zeka Stratejisi'nde bize atfedilen görevlerden bir tanesi kamu veri alanı çalışması. Kamu veri alanı çalışması, kamu kurumları arasındaki veri paylaşımına çok güzel bir örnek esasında, Türkiye İstatistik Kurumunun yaptığı, kamu kurumlarından aldığı idari kayıtları işlediği ve temiz hale getirdiği, kullanılabilir hale getirdiği verilerin toplandığı bir sistem olarak düşünebilirsiniz. Bu sistemin çekirdeği şu an ana girişim grupları, nüfus konut sistemi ve adrese bağlı birçok verinin çekirdek olarak yavaş yavaş genişlediği ve kamunun veri paylaşımını bu sistem üzerinden verimli bir şekilde yaptığı bir modüler yazılım olarak düşünebiliriz. Umuyoruz ki biz bu senenin sonunda kamu veri alanı çalışmasıyla alakalı prototipimizi inşallah sunacağız. Bu kamu veri alanının genişlemesiyle ve daha büyük bir sisteme ulaşmasıyla aslında ulusal veri yönetişim sisteminin temelini atabileceğimizi düşünüyoruz" değerlendirmesinde bulundu.

'YAPAY ZEKA EN ÇOK SINIFLAMA DA KULLANILIYOR'

Yapay Zeka Portalı ve Sınıflama Tahmin Portalı sistemlerini anlatan Değirmenci, "İstatistik esasında sınıflamaya dayanır; siz veriyi sınıflarsınız, kategorilere ayırırsınız. O yüzden, yapay zeka esasında sınıflamada kullanılıyor. Fakat bunları döndürmek için çok büyük GPU kaynaklarına ihtiyacınız var. Bizim çok sınırlı GPU kaynağımızla bunları deneysel olarak kurumumuz da işletmeye çalışıyoruz. Yine, kamu ve özel üniversite ve özel firma işbirliklerimiz de oluyor fakat şu an maliyet ve getiri dengesini kuramıyoruz, çok yüksek fiyatlar alıyoruz. Bu bizim için ve diğer kamu kurumları için özellikle zorluk gösteren bir durum olduğunu söyleyebilirim. Aslında en büyük hedefimiz yazılım geliştirme süreçlerine yapay zekanın entegrasyonu. Bunu şu an esasında birçok kamu kurumu yapmalı, hatta bir kamu kurumu yapıp bir kamu kurumu geri kalıyorsa bence bu da ülke için hiç istemediğimiz bir durum oluşturur. Yine, hane halklarının harcamalarını mobil uygulamalara transfer etmesi veya İŞKUR'un verilerinden çektiğimiz meslek yetkinlik analizleri gibi kendi yapay zeka uygulamalarımız da şu anda mevcut. Bir ulusal veri stratejisinin olması gerektiğini düşünüyoruz. Veri otoritesi yapısının kurulması gerektiğini düşünüyoruz. Tabii ki mevzuatsal altyapının geliştirilmesi, kamu-akademi-özel sektör işbirliklerinin güçlenmesi gerektiğini düşünüyoruz. Biraz önce TÜİK'in buna sağlayabileceği faydalardan bahsettim. Bizim şu an sistemsel olarak yönettiğimiz süreçler ve bazı programlar var. Örneğin, inşallah bu senenin sonunda veri yönetişim çerçevemizi, kendi kurumsal veri yönetişim çerçevemizi yayınlamış olacağız. Bir adet veri yönetişim portalımız var, veri yönetişim daire başkanlığımız var; kamuda istisnai örneklerindendir" ifadelerini kullandı.